mkdir -p logs
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1
model_name=timer
token_num=7
token_len=96
seq_len=$[$token_num*$token_len]
# training one model with a context length

echo ">>> 训练使用 KAN，开始训练..."
python -u run.py \
  --task_name forecast \
  --is_training 1 \
  --root_path ./dataset/electricity/ \
  --data_path electricity.csv \
  --model_id ECL \
  --model $model_name \
  --data MultivariateDatasetBenchmark  \
  --seq_len $seq_len \
  --input_token_len $token_len \
  --output_token_len $token_len \
  --test_seq_len $seq_len \
  --test_pred_len 96 \
  --e_layers 4 \
  --d_model 256 \
  --d_ff 1024 \
  --batch_size 4 \
  --learning_rate 0.0003 \
  --train_epochs 10 \
  --gpu 0 \
  --cosine \
  --tmax 10 \
  --use_norm \
  --use_kan \
  --valid_last

# testing the model on all forecast lengths
echo ">>> 测试阶段"
for test_pred_len in 96 192 336 720
do
python -u run.py \
  --task_name forecast \
  --is_training 1 \
  --root_path ./dataset/electricity/ \
  --data_path electricity.csv \
  --model_id ECL \
  --model $model_name \
  --data MultivariateDatasetBenchmark  \
  --seq_len $seq_len \
  --input_token_len $token_len \
  --output_token_len $token_len \
  --test_seq_len $seq_len \
  --test_pred_len $test_pred_len \
  --e_layers 4 \
  --d_model 256 \
  --d_ff 1024 \
  --batch_size 4 \
  --learning_rate 0.0003 \
  --train_epochs 10 \
  --gpu 0 \
  --cosine \
  --tmax 10 \
  --use_norm \
  --valid_last \
  --use_kan \
  --test_dir forecast_ECL_timer_Custom_Multi_sl672_it96_ot96_lr0.0005_bt4_wd0_el5_dm512_dff2048_nh8_cosTrue_test_0
done

echo ">>> 使用 KAN 的任务完成！"